Study on laser parameters effect on morphology of in-situ F<i>e</i>-TiC particles deposition on mild steel using laser cladding process
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, researchers have demonstrated interest in tribology and prototyping by the laser cladding process. In-situ laser cladding enables the formation of a uniform clad by melting the powder to form desired composition from pure powder components. Since TiC has desirable properties, such as hardness, wear and corrosion resistance, Ti and Graphite (C) are used as a composite material (i.e., TiC) to increase hardness and wear resistance of AISI 1030 carbon steel. In previous papers, the effect of laser parameters on the clad quality was investigated. In this paper two combined parameters (i.e. the effective energy per unit area (Eeff) and the powder deposition density (PDD) were plotted in order to recognize the high quality clad zone. Afterward a range of clad conditions with constant and variable effective energies in high quality clad zone were conducted to study the role of the effective energy on morphology and distribution of TiC particles. Complete metallurgical bonding between substrate and the clad was observed in all samples. SEM analysis has been used to study the TiC particles’ morphology from the bottom to the top of the clad. Presence of in situ TiC particles in Fe (Ti) solid solution has been confirmed by XRD and EDS analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».